Промпт: маркетинг анализ целевой аудитории

[Текст интервью]

Респондент 1 (Алексей, 29 лет, ML-инженер): "Создавать приложения на LLM — это круто, но я трачу кучу времени на настройку окружения, выбор фреймворков и управление моделями. Хотелось бы иметь единый инструмент, где всё это уже готово. И очень важно, чтобы он поддерживал разные модели — не только OpenAI, но и опенсорсные, типа Llama. А ещё я боюсь утечки данных, так что безопасность — это must-have."

Респондент 2 (Ольга, 35 лет, тимлид): "В моей команде не все инженеры глубоко разбираются в LLM. Я ищу платформу, которая позволит им быстро прототипировать и развёртывать идеи, не погружаясь в тонкости. Для нас главное — скорость вывода продукта на рынок. И, конечно, стоимость. Если у платформы есть прозрачный и предсказуемый тариф, это большой плюс. Сюрпризы с оплатой нам не нужны."

Респондент 3 (Кирилл, 42 года, CTO стартапа): "Мы быстро растём, и нам нужна масштабируемость. Модель, которая работает сегодня, завтра может не выдержать нагрузки. Я ищу надёжное, проверенное решение. Техническая поддержка и качественная документация для меня очень важны. И, конечно, возможность тонкой настройки моделей под наши задачи — мы хотим создавать уникальные продукты."

Респондент 4 (Наталья, 25 лет, студент-разработчик): "Я только начинаю работать с LLM. Для меня важно, чтобы была хорошая обучающая база — туториалы, примеры кода. Я не могу позволить себе дорогие сервисы, поэтому бесплатный или очень дешёвый тариф для старта — это решающий фактор. И чтобы можно было легко подключить API."

Ключевые боли и потребности

• Сложность и время, затрачиваемое на разработку (Приоритет: высокий). Большинство респондентов (Алексей, Ольга) указывают на трудности с настройкой окружения, управлением моделями и сложностью прототипирования.
  • Пример: "я трачу кучу времени на настройку окружения... Хотелось бы иметь единый инструмент" (Алексей).
• Ограниченный выбор и гибкость моделей (Приоритет: средний). Алексей хочет иметь доступ к разным моделям, а Кирилл — возможность тонкой настройки.
  • Пример: "поддерживал разные модели — не только OpenAI, но и опенсорсные" (Алексей).
• Непрозрачное ценообразование и высокая стоимость (Приоритет: высокий). Ольга и Наталья боятся непредвиденных расходов. Наталья ищет доступное решение.
  • Пример: "Если у платформы есть прозрачный и предсказуемый тариф, это большой плюс" (Ольга).
• Масштабируемость, безопасность и надёжность (Приоритет: высокий). Это критические факторы для Алексея и Кирилла, которые заботятся о данных и будущем росте компании.
  • Пример: "безопасность — это must-have" (Алексей), "нам нужна масштабируемость" (Кирилл).

Основные мотивации

• Скорость и простота. Ключевая мотивация для Ольги и её команды. Они хотят быстро выводить продукты на рынок. Наталья тоже ищет простоту для обучения.
• Гибкость и контроль. Для Алексея и Кирилла важно иметь возможность работать с разными моделями и настраивать их под свои нужды.
• Экономия. Ольга и Наталья ориентируются на прозрачность и доступность цен.
• Безопасность и надёжность. Это главные факторы доверия для Алексея и Кирилла. Репутация и качество техподдержки играют ключевую роль.
• Обучающие материалы. Для начинающих (Наталья) это является важным критерием.

Ключевые сообщения (тезисы)

1. "От идеи до рабочего приложения за 15 минут." Этот тезис бьёт прямо в боль "сложности и времени" и отвечает на мотивацию "скорости". Он подчёркивает простоту использования.
2. "Платформа для всех LLM: вы не ограничены одной моделью." Сообщение акцентирует внимание на гибкости и широком выборе, закрывая потребность продвинутых разработчиков и ML-инженеров.
3. "Без скрытых платежей. Прозрачная цена." Этот тезис решает проблему страха перед неожиданными расходами и привлекает малый бизнес и студентов.
4. "Надёжная защита ваших данных и масштабируемость, которая растёт вместе с вами." Это сообщение нацелено на CTO и крупных игроков, для которых безопасность и стабильность — приоритет.

Идеи для контента

1. "Руководство: как запустить LLM-приложение за 5 шагов" (статья в блоге/видеотуториал).

   • Суть: Пошаговая инструкция, которая показывает, как легко начать работать с нашей платформой. Идеально для новичков, чтобы продемонстрировать простоту.
   • Целевая аудитория: Наталья, а также все, кто ищет простой старт.

2. "Сравнительный анализ: наша платформа vs. другие решения" (вебинар/статья).

   • Суть: Детальное сравнение нашей платформы с конкурентами по ключевым параметрам: стоимость, поддерживаемые модели, скорость развёртывания. Подчеркивание наших преимуществ.
   • Целевая аудитория: Ольга и Кирилл, принимающие решения.

3. Кейс-стади: "Как [название компании] сократила время разработки на 40% с помощью нашей платформы" (PDF-отчёт/видео-кейс).

   • Суть: Подробный рассказ о том, как конкретная компания использовала наш продукт для ускорения своих процессов. Подкреплённый цифрами и отзывами.
   • Целевая аудитория: Ольга, ищущая скорость, и Кирилл, нуждающийся в надёжности.

4. "Почему мы поддерживаем open-source LLM-модели" (пост в соцсетях/статья на Хабр).

   • Суть: Рассказ о нашей философии и преимуществах работы с открытыми моделями. Это создаст доверие у технической аудитории.
   • Целевая аудитория: Алексей и другие ML-инженеры.

Вывод

Для успешного продвижения продукта необходимо создать две основные маркетинговые ветки.

Первая ветка нацелена на массовую аудиторию: начинающие разработчики и малый бизнес. Здесь фокус должен быть на простоте, скорости и доступности. Рекламные материалы должны быть лёгкими, понятными, с упором на обучающие материалы и простой старт.

Вторая ветка — для опытных ML-инженеров, тимлидов и CTO. Для них важно показать гибкость, надёжность, масштабируемость и безопасность платформы. Контент должен быть более глубоким, с техническими деталями, кейсами и сравнительным анализом.

Выделяя в рекламных материалах скорость развёртывания, гибкость в работе с моделями (включая open-source) и прозрачность ценообразования, мы сможем охватить все сегменты нашей целевой аудитории.